아나콘다(피톤 분포)

Anaconda (Python distribution)
아나콘다
Anaconda Logo.png
개발자아나콘다,[1] 주식회사 (이전의 Continuum Analytics)[2]
초기 릴리즈0.8.0[3]/17 2012년 7월; 9년 전(2012-07-17)
안정적 해제
2021.11 / 2021년 11월 17일; 3개월 전(2021-11-17)[4]
기록 위치파이톤
운영 체제Windows, MacOS, Linux
유형프로그래밍 언어, 머신러닝, 데이터 과학
면허증프리미엄(Miniconda와 Personal Edition은 무료 소프트웨어지만,[5] 다른 에디션은 서비스로서의 소프트웨어)[6][7]
웹사이트anaconda.com

아나콘다(Anaconda)는 과학 컴퓨팅(데이터 과학, 머신러닝 애플리케이션, 대규모 데이터 처리, 예측 분석 등)을 위한 Python과 R 프로그래밍 언어의 분포로, 패키지 관리와 배치의 단순화를 목적으로 한다.배포에는 Windows, Linux, MacOS에 적합한 데이터 과학 패키지가 포함된다.2012년 피터 왕(Peter Wang)과 트래비스 올리판트(Travis Oliphant)가 설립한 주식회사 아나콘다(Anaconda)가 개발·유지하고 있다.[8]아나콘다 주식회사 제품으로는 아나콘다 유통(Anaconda Distribution) 또는 아나콘다 개별 에디션(Anaconda Personal Edition)으로도 알려져 있으며, 회사의 다른 제품으로는 아나콘다 팀 에디션(Anaconda Team Edition)과 아나콘다 엔터프라이즈 에디션(Anaconda Enterprise Edition)[6][7]이 있는데, 두 제품 모두 무료가 아니다.

아나콘다의 패키지 버전은 패키지 관리 시스템 콘다가 관리한다.[9]이 패키지 매니저는 Python이 아닌 다른 것에 유용하게 쓰이게 되면서 별도의 오픈소스 패키지로 출시되었다.[10]또한 미니콘다라고 불리는 아나콘다의 작은 부트스트랩 버전도 있는데, 여기에는 콘다, 파이톤, 그들이 의존하는 패키지, 그리고 소수의 다른 패키지들이 포함되어 있다.[11]

개요

아나콘다 유통은 250개 이상의 패키지가 자동으로 설치되며, 콘다 패키지와 가상 환경 관리자뿐만 아니라 PyPI에서 추가로 7,500개 이상의 오픈소스 패키지를 설치할 수 있다.또한 명령줄 인터페이스(CLI)에 대한 그래픽 대안으로 GUI인 아나콘다 네비게이터를 포함하고 있다.[12]

콘다와 pip 패키지 매니저의 큰 차이점은 패키지 의존성이 어떻게 관리되는가에 있는데, 이는 파이썬 데이터 과학과 콘다가 존재하는 이유에 큰 난제다.

버전 20.3 이전에 pip이 패키지를 설치할 때 이전에 설치된 패키지와 충돌하는지 확인하지 않고 종속된 Python 패키지를 자동으로 설치했다.기존 설치의 상태에 관계없이 패키지 및 그 종속성을 설치한다.[13]그 때문에, 예를 들어, 텐서플로우의 작업설치를 하는 사용자는, 텐서플로우가 사용하는 것과 다른 버전의 의존적인 numpy 라이브러리를 필요로 하는 다른 패키지를 설치하기 위해 pip을 사용하다가 작업을 중지할 수 있었다.어떤 경우에는 패키지가 효과가 있는 것처럼 보이지만 세부적으로 다른 결과를 산출할 수 있다.그 이후 ipe는 일관된 종속성 해결을 구현했지만,[13] 이러한 차이는 콘다 패키지 관리자의 과거 차별화를 설명한다.[14]

대조적으로 콘다는 현재 설치된 모든 것을 포함한 현재 환경을 분석하고 지정된 버전 제한사항(예: 사용자가 TensorFlow 버전 2.0 이상을 원할 수 있음)과 함께 호환되는 종속성 세트를 설치하는 방법을 알아내고 이를 수행할 수 없는 경우 경고를 표시한다.

오픈 소스 패키지는 아나콘다 저장소,[15] 아나콘다 클라우드(anaconda.org) 또는 사용자 고유의 개인 저장소 또는 미러에서 개별적으로 설치할 수 있으며,conda install명령하다아나콘다 주식회사는 아나콘다 리포지토리에서 사용할 수 있는 패키지를 직접 컴파일하여 제작하고, 윈도 32/64 비트, 리눅스 64 비트, 맥OS 64 비트 등에 바이너리를 제공한다.PyPI에서 이용할 수 있는 모든 것은 pip을 이용하여 콘다 환경에 설치될 수 있으며, 콘다는 자신이 설치한 것과 pip이 설치한 것을 추적할 것이다.

사용자 정의 패키지는 다음을 사용하여 만들 수 있다.conda build명령하며, Anaconda Cloud,[16] PyPI 또는 기타 저장소에 업로드하여 다른 사용자와 공유할 수 있다.

아나콘다2의 기본 설치는 파이썬 2.7을, 아나콘다3는 파이썬 3.7을 포함한다.그러나, 콘다와 함께 포장된 파이썬의 어떤 버전도 포함하는 새로운 환경을 만드는 것은 가능하다.[17]

아나콘다 네비게이터

아나콘다 네비게이터

아나콘다 네비게이터는 아나콘다 유통에 포함된 데스크톱 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)로 사용자가 명령줄 명령을 사용하지 않고도 애플리케이션을 실행하고 콘다 패키지, 환경, 채널을 관리할 수 있다.네비게이터는 아나콘다 클라우드 또는 로컬 아나콘다 저장소에서 패키지를 검색하여 환경에 설치하고 패키지를 실행한 후 업데이트할 수 있다.윈도우, 맥OS, 리눅스에서 사용할 수 있다.

네비게이터에서는 기본적으로 다음 응용프로그램을 사용할 수 있다.[18]

콘다

주요기사 : 콘다(패키지관리자)

Conda는 패키지와 그 종속성을 설치, 실행 및 업데이트하는 개방형 소스,[20] 교차[23][24][25] 플랫폼,[21] 언어에[22] 구애받지 않는 패키지 관리자 및 환경 관리 시스템이다.[20]Python 프로그램을 위해 만들어졌지만, 다국어 프로젝트를 포함한 모든 언어(예: R)에 대한 소프트웨어를 패키징하고 배포할 수 있다.[22]콘다 패키지 및 환경 매니저는 아나콘다, 미나콘다,[26] 아나콘다 리포지토리의 모든 버전에 포함되어 있다.[15]

아나콘다 구름

아나콘다 클라우드는 아나콘다에서 제공하는 패키지 관리 서비스로, 공용 및 개인 노트북, 환경, 콘다 및 PyPI 패키지를 찾고, 액세스하고, 저장하고, 공유할 수 있다.[27]클라우드는 다양한 애플리케이션을 위한 유용한 Python 패키지, 노트북 및 환경을 호스팅한다.사용자는 로그인하거나 클라우드 계정을 가질 필요가 없으며, 공용 패키지를 검색하고 다운로드하고 설치할 필요가 없다.

사용자는 아나콘다 클라이언트 명령줄 인터페이스(CLI)를 사용하여 새 패키지를 만든 다음 수동으로 또는 자동으로 패키지를 클라우드에 업로드할 수 있다.

참고 항목

참조

  1. ^ "What is Anaconda, Inc.?". docs.anaconda.com. Anaconda is a software development and consulting company of passionate open source advocates based in Austin, Texas, USA. We are committed to the open source community. We created the Anaconda Python distribution and contribute to many other open source-based data analytics tools.
  2. ^ Collison, Scott (2017-06-28). "Continuum Analytics Officially Becomes Anaconda". Anaconda Inc. corporate website. Retrieved 22 April 2020.
  3. ^ "Archived copy". Archived from the original on 2018-10-12. Retrieved 2017-10-26.{{cite web}}: CS1 maint: 타이틀로 보관된 사본(링크)
  4. ^ "Release notes — Anaconda documentation".
  5. ^ "End User License Agreement - Anaconda® Individual Edition". anaconda.com. Anaconda, Inc. Retrieved 29 January 2021.
  6. ^ a b "Cover page". Anaconda Documentation. Anaconda, Inc. Retrieved 27 April 2020.
  7. ^ a b "Products and Pricing". anaconda.com. Anaconda, Inc. Retrieved 28 April 2020.
  8. ^ "About Anaconda". Archived from the original on 19 April 2020. Retrieved 27 April 2020.
  9. ^ "Conda – Conda documentation". Retrieved February 25, 2016.
  10. ^ "What's the difference between Anaconda, conda, and Miniconda?". FAQ - Bioconda documentation. Retrieved 22 April 2020.
  11. ^ "Miniconda". conda.io. Archived from the original on 2018-09-10. Retrieved 2018-07-11.
  12. ^ "Anaconda Navigator". docs.anaconda.com.
  13. ^ a b "User Guide - pip documentation v21.1.dev0". pip.pypa.io. Retrieved 2021-04-07.
  14. ^ "Anaconda Understanding Conda and Pip". Anaconda. Retrieved 2021-04-07.
  15. ^ a b "Anaconda repository". anaconda.org.
  16. ^ "Anaconda Cloud". anaconda.org.
  17. ^ "Managing Python with conda". conda.io. Archived from the original on 2018-06-13. Retrieved 2018-06-13.
  18. ^ "What application can I access using navigator?". docs.anaconda.com.
  19. ^ "The Qt Console for Jupyter". readthedocs.io.
  20. ^ a b "Conda". pydata.org. Retrieved 9 April 2015.
  21. ^ "Building Conda Packages for Multiple Operating Systems". Pydannt. 29 January 2015. Retrieved 9 April 2015.
  22. ^ a b Doig, Christine (21 May 2015). "Conda for Data Science". Archived from the original on 16 June 2015. Retrieved 16 Jun 2015. Conda works with Linux, OSX, and Windows, and is language agnostic, which allows us to use it with any programming language or even multi-language projects.
  23. ^ Gorelick (Author), Micha; Ozsvald, Ian (September 2014). High Performance Python: Practical Performant Programming for Humans (1st ed.). O'Reilly Media. p. 370. ISBN 978-1449361594. {{cite book}}: last1=일반 이름 포함(도움말)
  24. ^ Jackson, Joab (Feb 5, 2013). "Python gets a big data boost from DARPA". networkworld. Retrieved October 30, 2014.
  25. ^ Lorica, Ben (March 24, 2013). "Python data tools just keep getting better". O'Reilly Radar. Retrieved October 30, 2014.
  26. ^ "Miniconda". conda.io. Archived from the original on 2018-09-10. Retrieved 2018-06-13.
  27. ^ Mathur, Natasha (9 August 2018). "Share projects and environment on Anaconda cloud [Tutorial]". Packt Hub.

외부 링크